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摘要( z7 R% p* q/ ?% l) L
本文针对中国养老保险基金问题,基于当前养老保险体制,建立中国城乡居8 w( k8 y2 f# K% g u6 ~3 X
民养老保险基金收支模型,对养老金缺口进行定量研究,并预测养老金缺口未来; \& v3 L: w: U0 p N, Z
趋势,通过计算机仿真手段,测算了保证养老保险体系可持续性的替代率和缴费9 @6 E9 i0 Q3 W+ [5 t" o" P/ S
率的最优区间,以及预测了相关政策措施的效果。- m5 p) E5 {# P( [& x: v6 K
模型Ⅰ——中国城乡居民养老金收入-支出精算模型依据中国现行养老保8 h# s/ z1 j1 D$ R* Y
险制度,在合理的假设下,分多个层次(基本养老金和企业年金)、多个角度(城& C4 f' u. f: F- S4 n" T
镇和农村),并考虑到新政策下“老人”、“中人”、“新人”的不同情况,构建具( _5 T' J8 ?8 |! b3 o$ j: p
有“多缴多得,长缴多得”特征的中国城乡居民养老金收入精算模型(2.12)和# y3 g% J2 C. y
中国城乡居民养老金收入精算模型(2.28),从而解决了问题一。/ o0 }/ z- Z& ]: T5 W. F! R* O
模型Ⅱ——养老金缺口预测模型依据养老金缺口形成原因和现实情况,基
5 @$ v; r/ u0 {. m+ z" f; _6 P于修正后的模型Ⅰ,采用改进的logistic 人口预测模型对参保在职人口的预测值
" V! B) X: k7 Y4 Q: ^# }, s+ K9 Z4 G和相应数据,建立养老金缺口预测模型(3.3),预测出2013 年至2035 年的养老) E* Q; Q0 f5 O! f& j7 A. z
金缺口值(结果见表3.1),以及目标期间内养老金缺口的最大值发生在2030 年,1 d% T9 q. e7 f L
为40.25 万亿元,并对预测结果的合理性进行分析;根据十八大提出的收入倍增
/ t2 Q7 u o5 t% J/ R5 r9 z计划,将原模型中工资增长率调整为7.06%,建立改进模型(3.5),从而解决了
7 Q9 U& T8 A# Y$ i问题二。7 g6 S/ E9 V3 |9 P* P0 J
模型Ⅲ——替代率、缴费率系统仿真模型首先对各国养老保险模式进行分+ Q6 I4 f2 W8 E
析评价(结果见表4.1,表4.2);其次,建立替代率和缴费率的系统仿真模型(4.1,4 _. O- U7 \& g& e6 g
4.4, 4.7),通过计算机仿真,运用R 软件,得出保证我国养老保险体系可持续的
# `9 I0 W8 j+ Q. d5 _, G' Q5 E替代率、缴费率最优区间分别为[0.410,0.712]和[0.258,0.292],从而解决了问题三. G: x; j/ c9 G9 z
的第一部分。4 d9 V1 W' d4 D" I: c: Q
模型Ⅳ——政策仿真评价模型在模型Ⅲ基础上,通过改变相应政策变量,
. ~! P, g* c9 {仿真预测了“推迟退休年龄”、“增加养老金计发年数”、“提高企业缴费率”、“下
" |& ]' W$ N% B- Y3 i% F4 C1 m降养老金替代率”四项政策的效果(结果见表4.4),通过计算机仿真,运用R
+ Q. N) R2 w! R: m软件,得出该四项政策均使养老金缺口有所减小,因此可以采用这些政策实现在
8 x- N8 e( E) ?7 I9 F矛盾最尖锐前过渡期的平稳过渡,从而解决了问题三的第二部分。
5 k5 E* v2 L- C# e* t! v% n' K模型Ⅴ——基于可调节变量的替代率、缴费率仿真模型依据可调节变量的) E0 b( w$ |7 @. |( Y# @6 ]
含义及其效用,选择制度内抚养比为替代率和缴费率的可调节变量,并运用层次
; q9 d8 G* R' c9 n' E回归技术,对可调节变量进行检验;将制度内抚养比作为可调节变量加入问题三; T& |# R0 O4 i) \/ I
中的替代率、缴费率系统仿真模型,建立基于可调节变量的替代率、缴费率仿真9 Q$ z {) s1 [0 _ }
模型(5.9, 5.11, 5.12),再次进行系统仿真,得到替代率、缴费率最优区间分别
2 t$ @2 }& ^' Y+ j为[0.341,0.750]和[0.229,0.249],并对结果的合理性进行了检验分析,从而解决了* x& M' ^4 a/ r! B* \! b
问题四。$ v( N. z* r$ L+ v5 @3 ?& p
最后,本文对模型的优缺点进行了评价与改进,并进行了推广。' J$ ]# F8 n; p4 F6 p6 u
关键词:养老金收支模型;养老金缺口;系统仿真;可持续化;可调节变量& X( Q2 u/ x5 }$ r. q
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